用matlab解第一问，给出可使用的具体代码

解决第一问中的优化问题可以使用MATLAB中的优化工具箱，特别是`intlinprog`函数，这是用于求解混合整数线性规划问题的标准工具之一。以下是基于文档描述的一个简化示例代码框架：

% 定义各种常量与变量（以下数值需要根据具体情况替换）
numYears = 7; % 年份数
numCrops = ...; % 农作物种类数
numFields = ...; % 地块数量
cropSales = ...; % 各种农作物每年的预期销量
cropYields = ...; % 各种农作物在各块地的预计产量
fieldArea = ...; % 每个地块的面积
cropPrices = ...; % 销售价
cropCosts = ...; % 种植成本
discountRate = ...; % 折扣率
minLegumeSum = ...; % 最低豆科植物种植量
fieldsTypeConstraints = ...; % 不同类型耕地的约束矩阵
maxFieldArea = ...; % 地块的最大种植面积
minCropArea = ...; % 单种农作物最小种植面积比例

% 初始化决策变量
% 假设x(i,j,k)代表第i年的第j种作物在第k个地块上的种植面积
% x应该是一个numYears * numCrops * numFields 的三维数组
x = optimvar('x', numYears, numCrops, numFields, 'LowerBound', 0, 'UpperBound', fieldArea);

% 目标函数: 利润最大化
objFun = sum(sum(sum((cropSales - (cropYields.*x > cropSales).*cropSales).*(cropPrices - discountRate) - cropCosts.*x)));

% 约束条件构建
prob = optimproblem('Objective', objFun);
constraints = [];
for yearIdx = 1:numYears
    for fieldIdx = 1:numFields
        constraints = [constraints;
            sum(x(yearIdx,:,fieldIdx)) <= maxFieldArea(fieldIdx)]; % 总面积约束
        constraints = [constraints;
            sum(x(yearIdx, ismember(cropType,'豆类'), fieldIdx)) >= minLegumeSum]; % 豆类种植约束
        constraints = [constraints;
            sum(x(yearIdx, :, fieldIdx)) >= minCropArea*fieldArea(fieldIdx)]; % 田间管理约束
        if ~isempty(fieldsTypeConstraints{fieldIdx})
            constraints = [constraints; x(yearIdx, fieldsTypeConstraints{fieldIdx}, fieldIdx) == 0]; % 类型约束
        end
        for prevYearIdx = 1:(yearIdx-1)
            for cropIdx = 1:numCrops
                constraints = [constraints;
                    x(yearIdx,cropIdx,fieldIdx) + x(prevYearIdx,cropIdx,fieldIdx) <= fieldArea(fieldIdx)];
            end
        end
    end
end
prob.Constraints = constraints;

% 解决问题
options = optimoptions('intlinprog','Display','iter');
[sol,fval] = solve(prob,'Options',options);

% 输出结果
disp(sol.x)

请注意，这个脚本只是一个基本框架，你需要根据自己所拥有的具体数据填充上述的变量，并可能还需要调整逻辑来满足更详细的业务规则。此外，因为涉及到混合整数规划问题，所以需要确保安装了MATLAB的优化工具箱才能运行这段代码。